37277_it-IT

liliconcom

prova t

Ciao,

Posso ottenere buone prestazioni nel test t per i confronti medi, anche se il presupposto di normalità viene violato? (Questo nel caso del confronto di due popolazioni che hanno un numero simile di osservazioni per ciascuna (n = 41 e n = 42). Ho bisogno di alcuni riferimenti a supporto di ciò.

Grazie

Adias

Re: test tgrazie Marco!Re: test t

Non conosco la risposta quindi ho cercato. Sto usando le definizioni che ho trovato in un riferimento su Wikipedia .

Guida JMP per le statistiche riepilogative fornite dalla piattaforma di distribuzione:

Guida SAS/STAT per PROC CALIS:

Fonte Wikipedia su G1:

Re: test t

@Mark_Bailey , grazie per aver fornito questo interessante riferimento. In base alla tua comprensione di questo articolo, G1 e gamma1 sono la stessa cosa (uguali alla misura di asimmetria di Fisher)? È possibile confermare che si tratta della stessa statistica calcolata da JMP in "Statistiche di riepilogo" (in Analizza>Distribuzione, ad esempio)?

Re: test t

Grazie signor Markbailey per la sua attenzione!

Re: test t

Potresti anche eseguire il test t con la piattaforma Oneway (Adatta Y per X) e quindi eseguire il bootstrap della differenza con JMP Pro.

Re: test t

La curvatura nel grafico dei quantili normali suggerisce che esiste una certa distorsione nella popolazione, uno dei motivi per cui la bontà del test di adattamento rifiuta il modello di distribuzione normale. Tuttavia, la distorsione non è così forte, quindi le medie campionarie sono dopo tutto distribuite approssimativamente normalmente e il test t dovrebbe essere valido.

Ecco un riferimento per stimare la dimensione minima del campione necessaria per garantire che la somma delle variabili casuali sia normalmente distribuita:

Sugden, RA, et al. (2002) "Regola di Cochran per il campionamento casuale semplice,
J della Royal Statistical Society, Serie B, Metodologia statistica. 62(4):787-793.

Re: test t

Senza una definizione operativa di "buona prestazione" è impossibile rispondere alla tua domanda. Se tutto il resto fallisce, suggerisco uno qualsiasi dei test non parametrici per verificare l'ipotesi per due medie di popolazione. In questo modo non è necessario elaborare una definizione di "buona prestazione" e non sei necessariamente legato ad alcun presupposto distributivo.

Re: test t

Grazie,

"In che modo e in che misura le popolazioni non sono normali?"

Per distribuzione della trama e test Shapiro-Wilk W (alfa = 0,05). Nella figura allegata è riportato un esempio del grafico e del test per una popolazione.

Re: test t

Se le popolazioni non sono distribuite normalmente, il presupposto che le medie campionarie potrebbero non essere violato se la dimensione del campione è sufficientemente grande. Il Teorema del Limite Centrale afferma che la somma di N variabili casuali è normalmente distribuita per N grandi. La dimensione N dipende dall'asimmetria della popolazione.

In che modo e in che misura le popolazioni non sono normali?